JPS62118481A - 画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は画像処理方法に関し、更に詳しくは、復元され
た中間調画像に種々の画像処理を施すようにした画像処
理方法に関する。

（従来の技術） 画像処理の分野では、画像入力装置（スキャナともいう
）で原稿画像を読取り、読取った画像データを２値化１
゛ることが行われている。近年、画像処理技術の進歩発
展に伴い、画像の記録を行わせたり表示さ１！たりづる
場合も、従来のような２値化画像データのみ４【ら１゛
、：３値、／ｌ値等の画像データを用いることも可能と
なってきている。例えば、熱転写記録におりる３値又は
４値記録、インクジェット記録におりる多値記録、或い
はレーザ記録におりるＬＤ（半導体レーザ）を用いた多
値変調記録等がある。これら多値記録において、熱転写
記録の場合は、３一方法、多値インクシート利用法又は
パルス幅変化乃至は回数変化による方法等があり、イン
クジエラ＋−記録の場合はドツト径を変化させる方法等
がある。

（発明が解決しようとする問題点） このような多値記録を行わｔ！Ｊ：うとしても、画像デ
ータとしては２値化記録用のデータしかないために、こ
れら画像データを前記多値記録装置で記録・表示させに
うとしてもこれら装置の特徴を十分に生かしぎれず、従
来ど同じ画質の画像しか得ることができなかった。又、
２１１ＴＩｌｉＩｉｉ像のような多値（２〜８値）画像
においては、１画素の有する階調数が少ないので、各種
画像処理を行うことが極めて困難である。

本発明はこのような点に鑑みてなされたものであって、
その目的は、従来の２値化画像データを用いながらも各
種画像処理が行え、又、２値化画像データを用いながら
も、多値記録表示装置を用いてこれら装置の性能を十分
に引出すことのできる画像処理方法を実現することにあ
る。又、文字画（線画）については、２値化すると黒画
素部の凹凸が目立つという問題があるが、３値、４値化
するとこれが目立たなくなるという点に鑑み、本発明の
他の目的は復元された文字品質の向上を図ることにある
。

（問題点を解決するための手段） 前記した問題点を解決する本発明は、Ｎ値化画像よりＭ
値化中間調画像を復元し、復元した中間調画像をＮ′値
化するようにしたことを特徴とするものである。

（作用） 本発明はＮ値画像データＪ：す、Ｍ値画像データ（Ｍ≧
Ｎ好ましくはＭ＞Ｎ）を復元し、このＭ値データをＮ′
値（Ｎ’　≦Ｍ好ましくはＮ’　＜Ｍ）データとする。

ここで、一般にはＭ＞Ｎ、Ｎ’であり、ＮとＮ′は記録
装置上の制約により通常はＮ’　＞Ｎであるが一般的に
は等しくてもよいし、大小は異なってもＪ：い（つまり
ＮとＮ′の大小の制約がない）。又、通常はＮ−２，３
，＝１値程１σにとるが、Ｍ＞Ｎ、Ｎ’であれば、この
数値−にの制約はない。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する
。

（ａ＞Ｉｆ度パターン法にＪ、る画像処理第１図は本発
明の一実施例を示すフローヂせ一トである。以下、この
）［１−ヂト一トに沿って説明する。中間調画像をｉ！
ｌ１ｌｌａパターンを用いてＮ値化（ここではＮ　−２
＞　！ｌる（ステップ■）。今、中間調画像（図示せず
）から第２図（イ）に示すような濃度パターンを用いて
第３図に示すような２値化画像が得られたものとする。

次に、第３図に示す２値化画像（原画像）から中間調画
像（Ｍ値化画像）を得る（ステップ■）。具体的には、
第３図に示す原画を図に示すように２×２のブロック（
太ワクで示す）毎に区切り、各ブロック内の黒画素数を
第２図（ロ）に示すようにして計数すると、第４図に示
すような濃度データが１ｑられる。この濃度データを原
画の推定値とする。第４図に示す画像データは０から４
までの５レベル（Ｍ＝５＞画を、２値化画像より復元し
たことになる。

次に、このようにして復元した多値化画像を濃度パター
ンを用いてＮ′値化する（ステップ■）。

具体的には、第５図（イ）に示す閾値をもつ第５図（ロ
）に示す濃度パターンを用いて多値化すると第６図に示
すような多値化（Ｎ’値化）画像が得られる。ここで、
網線部は黒、斜線部は灰である。第６図に示す画像デー
タは、Ｎ′＝３の場合、即ち、３値化画像データを示す
。第３図に示す２値化画像と比較して、画像の滑らかさ
に優れた画像表現となっている。尚、ここで説明した濃
度パターンは、例示のものに限定するものではなく、又
、原２値化画１ψについても作成方法が限定されるもの
ではない。

（ｂ）ディザ画像に対する処理 第７図は本発明方法の他の実施例を承りフローチャート
である。以下、このフローチャートに沿って説明する。

Ｎ値ディザ画像（本例では２値ディザ画像）に対して、
ディザマトリクスと同じサイズの走査開口を用意する（
ステップ■）。ここで、２値ディザ画像としては、例え
ば第８図（イ）に示すようなものが用いられ、走査開口
としては例えば第８図（ロ）に示寸Ｊ：うなものが用い
られる。次に走査開口を１画素ずつずらしながら各走査
開口内の黒画素数を計数する（ステップ■）。

ステップ■の詳細なフローチャートを第９図に示す。こ
こで、２値化画像のラインとカラムの関係は、第８図（
イ）に示す通りである。第１０図は走査開口が２値化画
像上を移動していく様子を示す図である。図の大枠が走
査開口である。

走査開口内の黒画素数計数値を順次潤度代表値（′９度
レベル）としていく（ステップ■）。第１１図はこのＪ
：うにして求めた復元中間調画像例を示づ図である。図
の復元画像は濃度レベル１がら１６までの１６値に復元
した１６値化画像即ちＭ−１６である。ここでは４×４
の走査開口を用いているが、その理由は、以下の通りで
ある。４Ｘ４以」−のりイズを用いると画像のボケが著
しくなり、４×４以下の例えば２×２のサイズでは解像
度が良好になる反面、階調レベルが多くとれなくなって
くるという不具合が生じる。従って、走査開口のサイズ
としては４×４が最適ということになる。但し、記録又
は表示の解像度が１０ドツト／ｎＩｍ以上であれば、記
録密度が高くなるに従ってボケは目立ちにくくなり、よ
り大きなサイズの走査開口を用いることも可能となる。

次に、復元された多値化画像を所定の閾値マトリクスを
用いてＮ′値化する（ステップ■）。具体的には、第１
２図（イ）、（ロ）に示す閾値マトリクスを用いて、第
１１図に示す多値化画像を３値化すると第１３図に示Ｊ
よう４【３値化画像（Ｎ’　＝３＞が１ｑられる、１こ
こで、Ｍ値画像の成る画素の値をａ、これに対応Ｊる閾
値７１〜リクス（イ）、（ロ）の閾値をｘ、ｙとすると
、ａ＜Ｘ白 ｘ　＜ａ　＜ｙ　　灰（斜線） ｙ＜ａ　　　　黒（まづ°目） となるものである。

（Ｃ）ディザ法による復元処理 ここでは２値化又は３値化画像よりディザ法を用いて中
間調画像（Ｍ値画像）を復元する方法について説明する
。本発明方法は画像に応じて走査間ロサイズを変えるこ
とを特徴とするものである。

第１４図は本発明方法の一実施例を示すフローチャート
である。、Ｊ：ず、リーイズの異なる複数個のディザマ
トリクスを予め用意する（ステップ■）。

第１５図はこのＪ：うな各種のサイズのディザマトリク
ス例を示１図である。図において、Ｇが８×８サイズの
最大サイズのゲイン“マ］〜リクスで、以下、判別順序
がＦ（４Ｘ８）→Ｅ　（８Ｘ４）→Ｄ（４Ｘ４　）　　
→Ｃ（２Ｘ４）　　→８　　（４Ｘ２）　　→Ａ（２Ｘ
２）と続いている。マトリクスＧの場合を例にとると、
８×８のマトリクスとしては第１６図に示すようにベイ
ヤ形（イ）、網点形（ロ）。

高解像網点形（ハ）等があるが、ここでは（イ）に示す
ベイヤ形を用いた。尚、閾値マトリクスとして第１６図
（ハ）に示すような高解像網点形のものを用いる場合の
サイズの種類としては、第１７図に示すような判別順序
Ｇ−＋Ｆ−＋Ｅ−＋Ｄの４種のサイズが用いられる。

次に、最大のディザマトリクスとディザ画像とを比較し
て濃度パターンを得る（ステップ■）。

まず、大きいサイズのものから判別しているのは、大き
いサイズのマトリクスが選択される可能性が高いことに
基づいている。第１８図（イ）はステップ■の動作を示
している。具体的に説明すると、最大間口Ｇにおいて開
口内のディザ画像の白画素数をカウントし、閾値の低い
順にディザ画像と同じ数だ１ノ白画素を埋め、残りに黒
画素を埋めて濃度パターンを作成する。第１８図（イ）
にこのよ＝８− うにして作成した１１度パターンを示す。次に、このよ
うにして作成した濃度パターンとディザ画像のパターン
が一致しているかどうかを判断する（ステップ■）。第
１８図（イ）を見ると明らかなように不一致である。不
一致の場合には、第１８図（ロ）に示すように次に大き
いサイズのディザマトリクスＦとディザ画像とを比較し
て濃度パターンを１ける（ステップ■）。濃度パターン
が得られたら再度ステップ■を行って該濃度パターンと
ディザ画像のパターンが一致しているがどうかを判断す
る。今度は図にり明らかなように両者のパターンは一致
゛りる。

両者のパターンが一致したら開口内の白画素数にゲイン
をＩＪＩ　Ｇノたちのを中間ｗｊＪＨＥ定値（Ｍ値画像
の１画素の値）とＪる（ステップ■）。開口Ｆ内の白画
素数は１８である。ゲインを求めるとＦ×２＝Ｇの関係
にあるからゲイン＝２である。従って、白画素数１８に
ゲイン２をかけた３６が中間調推定値となる。第１８図
に示す実施例では開口Ｆを用いた時点でデ、１１ｒ画像
と濃度パターンが−致した。しかしながら、用いるディ
ザ画像によっては一番小さい開口までシーケンスが進ん
でもディザ画像と濃度パターンが一致しない場合がある
（ステップ■）。このような場合には、当該最小ディザ
マトリクスの開口内の白画素数にゲインをかけたものを
中間調推定値とする（ステップ■）。

本発明方法は開口判別演算が簡単である点で有利である
。又、白画素数のカウントではなく黒画素数をカウント
するようにしてもよい。

以上のようにして２値又は３値画像より中間調画像の復
元が可能である。従って、１ビツト（２値）／ｐｅ１画
像より４ビツト（１６値）／ｐｅ１画像を得ることがで
き、２値化画像データの記録装置だけではなく、４値化
画像データの記録装置等を用いることが可能となる。従
って、従来の２値等の１画素当りの階調レベルの少ない
画像データを生かし、且つ近年出始めた多値画像記録装
置（熱転写記録装置、インクジェット記録装置、半導体
レーザ記録装置）によりこの画像を記録することができ
る。

第１９図に本発明方法の実施例のシーケンスを示す。尚
、原画は２値画像データに限定されるものではなく、復
元画（ｇＩ（Ｍ揃化画像）からの多値化処理も３値化に
限定されるものではない。又、本例は中間調画像につい
て述べたが、本発明内容は文字や線画についてし有効で
あることは明らかである。特に文字等においては、斜線
部の凹凸が２値化時に問題どなってくるが、多（ＩＣ１
化した中間調画像を得た後に３値化を施Ｕばこの点も解
決される。

（ｄ　）アナログ手法に」、る画像処理力法令までの画
像処理法の説明においては、ディジタル画像データを用
いてディジタル的に画像処理を行う場合を例にとって説
明したが、同様の画像処理はアナログ手法を用いても実
現することができる。第２０図、第２１図はアナログ手
法ににる画像処理法を示す図である。第２０図は、２値
画像（原画像）１の光学情報をレンズ２で集光して２次
元イメージセンサ３に照射して各素子毎に光電変換され
た画像信号を得るものである。この場合、原画像１のＮ
個の各画素を２次元イメージセンサ３の１画素に対応さ
せ、Ｎ個の画素の平均的な値がイメージセンサ３に投影
するようにする。

ここで、原画１がｎｘｎ（＝Ｎ）の画素で表わされるも
のとし、レンズ２の倍率を１／ｎに設定しておく必要が
ある。即ち、イメージセンサの１画素がＭ値化中間調画
像の１画素に対応する。

一方、第２１図に示す実施例は、イメージセンサとして
１ライン分のｎＸ１の画素の光電変換素子を用いたリニ
アイメージセンサ４を用いている。

この実施例では１ライン分の画像の読込みしかできない
ため１ラインの画像の読込みが終了するたびごとに原画
１の方を図の矢印方向に１ラインずつ移動させることが
必要となる。このようにして、２値化画像を中間調画像
に復元した後は、この復元した中間調画像に対しては種
々の画像処理を行うことができる。

第２２図は種々の画像処理例を示す図である。

（イ）に示す実施例は、アナログ画像信号を増幅器１１
で増幅した後、Ａ／Ｄ変換器１２でゲインタルデータに
変換した後、画像処理回路１３で種々の画像処理を施し
た後、画（鍮データとして出力するものである。画像処
理の例どじでは、１１８度変換や２値化処理等が考えら
れる１、（ロ）に示す実施例では、アナログ画像信８を
Ａ／Ｄ変換器１２でディジタルデータに変１％ＩノＩ、
：ｆｆｔ、ＲＯＭ１４で階調処理を行い、２値化回路１
５で２値化データに変換し、画像データどして出力する
。ここで、ＲＯＭ１４には例えば第２／Ｉ図に示寸よう
な入出力変換特性のデータが格納されており、２値化回
路１５の２値化処理法の例としては濃度パターン法やデ
ィザマトリクス法が用いられる。

（ハ）に示す実施例では、アナログ画像信号をＡ／Ｄ変
換器１２でディジタルデータに変換した後、続くフィル
タリング回路１６でフィルタにかけて、フィルタリング
後のデータを２値化回路１５によって２値化データに変
換し、画像データとして出力する。（ニ）に示す実施例
では、アナログ画像信号をＡ／Ｄ変換器１２でディジタ
ルデータに変換する。変換されたディジタルデータは、
−Ｅｌ記憶装げ１７に記憶させる。拡大・縮小回路１８
は、△／Ｄ変換器１２の出力をそのまま、或いは記憶装
置１７に格納されている画像データを読出して拡大処理
又は縮小処理を行う。拡大・縮小回路１８で処理が行わ
れた画像データは、続く２値化回路１５で２値化データ
に変換し、画像データどして出力する。上述の説明では
２値化処理を行う場合を例にとったが、３値、４値等の
多値化処理を行うにうにしてもよい。

又、第２１図に示す構成で１Ｘｎｐｅｌをリニアイメー
ジセンサ４のＣＣＤ１画素に投影することができる。こ
の時、図の矢印方向の相対速度を速くして副走査方向に
ｎ＋ｘｎｐｅｌを１ｐｅｌに投影するようにしてもよい
。本例においては、小画素数のセンサを主走査方向及び
副走査方向に走査し、踊像してもよいことは明らかであ
る。

尚、第２０図、第２１図の実施例においてレンズ２とイ
メージセンサ３，４間にカラーフィルタを取イ・」けて
カラーの２値画像を色フィルタで色分解し、各色分解さ
れた２値化画像に対して復元処理を行うＪ：うにり′る
ことも可能である。カラーフィルタとして（，１１、例
えば第２１図に示Ｊ実施例の場合、第２３図に示づよう
な光学系を用いることが可能である。同図において、（
イ）は擾影レンズ２１の像２２を複数個のリレーレンズ
２３〜２６とダイクロイックミラー２７．２７’　を用
いて３色に分解されたものをそれぞれＣ０Ｄ２８〜３０
上に再び結像させるように構成したものである。

（ロ）に示す例は、撮影レンズ２１と各ＣＯＤ　２８〜
３０との間に特殊な形状をなした複数個のプリズム３１
〜３／ｌを配置して、プリズム３１とプリズム３２との
間及びプリズム３３とプリズム３４との間にそれぞれダ
イクロイックミラー２７゜２７′を配置して３色に分解
するにうにしたものである。

（ハ）は頂角が鋭角の３つのプリズム３５，３６．３６
’を、図に示ηＪ：うに三角形ＡＢＣをなすように嵌合
ゼしめ、各プリズムの境界面にダイクロイックミラー３
７．３８を形成し、３色分解を行うようにしＩこ一〇の
である。〈二）に示す例は、（ハ）に示す例のプリズム
を丁度裏返しにした構成である。各プリズムの境界には
それぞれダイクロイックミラー３９．４０が形成されて
いる。

（ｅ）文字画に対する処理 第２４図（イ）に示すような線画の２値化画像にも本発
明を適用することができる。今、第２４図（イ）に示ｔ
２値化画像に対して、前述したような走査開口法を用い
て中間調画像を復元することを考える。そこで、第２４
図（ロ）に示すような４×４の大きさの走査開口を用い
て中間調画像を復元すると、第２５図に示寸ような中間
調画像が復元される。このようにして得られた第２５図
に示す復元画像は、４×４の走査開口で走査したことに
よりエツジ部でのボケの効果が若干存在する。従って、
第２５図に示す画像を２値化すると、第２４図（イ）に
示す原画よりも凹凸の少ない画像が得られる。そこで、
エツジ部を強調するため、フィルタを用いた画像強調処
理が行われる。

今、第２５図に示す復元画像を第２６図（イ）に示す閾
値マトリクスを用いて２値化すると、第２６図（ロ）に
示すような２値化画像が得られる。

このように、再２化画像は第２４図（イ）に示す原２値
化画像に比べて斜線部の凹凸が目立たなくなるという特
徴を有している。

次に、３値化の場合について説明する。第２７図に示す
画像を第２８図（イ）、（ロ）に示″ｔＪ閾値を用いて
３値化づる１□　〈イ）は白−灰の、（ロ）は灰−黒の
それぞれ閾値７１〜リクスを用いている。

これら閾値を用いると、ｆｌＩ　度レベル■０〜６のレ
ベル、■６〜１０の１ノベル、■１０〜１６の１ノベル
の３値化データを得ることができる。第２８図（ハ）は
このようにしで得られた３値化画像を示す。図において
、斜線部は灰レベル、網かけ部は黒レベル、その他は白
レベルである。

（ｆ）パターン変化処理 本発明によれば、原２値化画像又は多値化画像の中間調
表現方法を変えることが可能である。ここでは原画とし
て２値化画像の場合を例にとって説明する。中間調画像
の表現方法としては、以下のようなものが考えられる。

その■ 組織的ディザ法によるＮ値化画像（原画）→Ｍ値値化中
間調画像シランダムディザ法よるＮ′値化画像 ここでランダムディザ法としては、例えば平均誤差法や
最小２乗法等が考えられる。

その■ 組織的ディザ法によるＮ値化画像（原画）→Ｍ値化中間
調画像→組織的ディザ法によるＮ′値化画像 この場合、原画がベイヤ（３ａｙｅｒ）形ディザ法の場
合、再２値化画像は網点パターン法による方法等が考え
られる。

その■ 組織的ディザ法によるＮ値化画像〈原画）→Ｍ値値化中
間調画像製濃度パターン法よるＮ′値化画像 以上例として３つの場合について説明したが、復元が可
能ならばこの逆の処理も又成立する。例として、第２９
図に示すような復元画像を考える。

この復元画像は、第３０図に示１−４　Ｘ　４のベイＡ
７形ディザマドトリクスを用いて２値化した画像データ
から復元しｌこ１〕ので（Ｉ）る。この第２９図に示す
復元画像を第３１図（イ）に示ず４×４の網点形マトリ
クス或いは第３０図に承り７１−リクスサイズを変えた
第３１図（ロ）に示す２×２のベイヤ形デイザマＩ〜リ
クスを用いて再２値化覆ると、それぞれ第３２図（イ）
、（ロ）に示す２値化画像が得られる。このように本発
明によれば、用途に応じて多値化方法、多値化パターン
を変えることができる。又、本発明の中間調表現方法は
、前述した■〜■の方法に限定されるものではない。

（ｇ）３値ディザ画像の復元処理 第３３図のＪ：うな３値ディザ画像を２×２の走査間口
を用いて１画素ずつ移動させ、走査間口内の黒画素数、
素置素数を計数し、黒画素＝２，２画素＝１の重みをつ
レノで多値化画像が復元される。

このようにして求めた多値化画像に対して第３５図（イ
）に示Ｊような閾値７１〜リクスを用いて２値化を行う
と、第３５図（ロ）に示１ような２値化画像が得られる
。尚、２値化処理ではなく３値化用閾値を用いて３値化
画像を得るようにしてもよい。

上述の各種画像処理における画像復元方法は、これに限
るものではなく、光学的に行うようにしてもよい。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように、本発明によれば、Ｎ値化画
像→Ｍ値化（復元処理）→画像処理→Ｎ′値化処理 を施すことにより、多値化画像データ（２〜８値）特に
２値、３値化画像データに対して優れた再生像が得られ
る。

更に貝体例では ■２２値像よりこれ以上の値３値、４値等の画像を得る
ことが可能なために、階調レベルに乏しい画像データを
、記録レベル数の多い装置等を用いて記録９表示が可能
となる。

■２値線画を拡大した場合、斜線の凹凸が目立つという
問題があるが、一度中間調画像に戻すために再度多値化
を行うことにＪ：す、画像の凹凸増大を防ぐことが可能
と／Ｔる。

■画像を復元することにＪ：す、原Ｎ値化画像と同じ又
は異なったＮ′値化方式／パターンを用いることが可能
である。これにＪ：り印刷等への用途で有効となり、又
、網パターン、角度変化。

線数変化等も行える。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明方法の一実施例を示す７０−ヂヤート、
第７図、第９図、第１４図は本発明の他の実施例を示Ｊ
−フローチャート、第２図〜６図。 第８図、第１０図〜第１３図、第１５図〜第３５図は本
発明方法の説明図である。 １・・・２値化画像　　　２・・・レンズ３・・・２次
元イメージはンリ ４・・・リニアイメージセンリ １１・・・増幅器　　　　１２・・・△／Ｄ変換器１３
・・・画像処理回路　１／１・・・ＲＯＭ１５・・・２
値化回路 １６・・・フィルタリング回路 １７・・・記憶装置　　　１８・・・拡大・縮小回路特
許出願人　　小西六写真工業株式会社代　　理　　人　
　　弁理士　　井　　島　　藤　　治外１名 嫡１図 ４Ｑ７− 角等５図 （イ） （ロ） 省元画 餉筈７図 （イ） −〉カラム （ロ） 痢９函 稍１０図 ２値ディザ画像 参与１１図 復元画像（１６値化） （イ） ２値化局値 図 （ロ） ２ａ化面鍮

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）Ｎ値化画像よりＭ値化中間調画像を復元し、復元
   した中間調画像をＮ′値化するようにしたことを特徴と
   する画像処理方法。
2. （２）前記整数Ｎ、Ｍ、Ｎ′の間に Ｍ≧Ｎ、Ｍ≧Ｎ′ なる関係をもたせるようにしたことを特徴とする特許請
   求の範囲第１項記載の画像処理方法。